Chercheur Post-Doc en Traitement Automatique des Langues H/F CNRS

Détail du poste

La ou le post-doc recruté développera des recherches pour explorer dans quelle mesure et comment sont encodées les expressions polylexicales et leurs caractéristiques linguistiques dans les grands modèles de langue
Activités
Le terme « expression polylexicale » (EP) fait référence à une combinaison de plusieurs éléments lexicaux présentant une composition irrégulière, éventuellement à différents niveaux linguistiques (morphologie, syntaxe, sémantique...). Ces expressions comprennent une grande variété de phénomènes tels que des expressions idiomatiques (avaler des couleuvres), des constructions à verbe support (faire une promenade), des composés nominaux (pomme de terre), des unités fonctionnelles complexes (en dépit de). Elles ont fait l'objet de nombreuses recherches au sein de la communauté du TAL au cours des cinquante dernières années.
L'objectif de ce poste de post-doc est d'étudier dans quelle mesure les grands modèles de langue encodent les expressions polylexicales, ainsi que leurs différents niveaux d'idiomaticité et de fixité. En particulier, la ou le post-doc embauché développera des méthodes pour extraire des caractéristiques linguistiques sur les expressions polylexicales en contexte à partir de grands modèles de langue. Ces méthodes seront expérimentées pour le français et seront utilisées pour aider les apprenants de français L2 à lire les occurrences d'expressions polylexicales dans des textes authentiques.
Compétences
La personne recrutée devrait avoir les compétences suivantes :
* expertise en apprentissage profond pour le traitement automatique des langues et notamment les grands modèles de langue
* excellentes compétences en programmation
* bonnes compétences linguistiques
* une bonne connaissance du français serait un plus
* esprit d'équipe
Contexte de travail

Le poste s'inscrit dans le contexte du projet STAR-FLE (STrategic Adaptations for better Reading and Text Comprehension in FFL, https://www.starfle.fr, 2024-2027) financé par l'Agence nationale de la recherche (ANR). Le projet vise à proposer des solutions numériques innovantes dans le domaine du Traitement Automatique des Langues qui peuvent améliorer la compréhension des textes pour les apprenants L2 de français et aider les enseignants à gérer plusieurs niveaux d'apprenants. En particulier, le projet proposera des aides contextuelles pour comprendre les questions lexicales ainsi que les expressions polylexicales trouvées dans des textes authentiques. La ou le chercheur recruté sera pleinement intégré à l'équipe du projet.
Contraintes et risques

Les candidates et candidats doivent être titulaires d'une thèse de doctorat en traitement automatique des langues, en linguistique informatique, en informatique ou en mathématiques appliquées.